怎麼解釋這個python的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、Python含義解釋
• 2、python是什麼意思
• 3、Python是什麼
• 4、如何理解 Python
• 5、python是什麼
• 6、python是如何被解釋的？

Python含義解釋

Python(英國發音:/ˈpaɪθən/美國發音:ˈpaɪθɑːn/),是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言,由荷蘭人GuidovanRossum於1989年發明,第一個公開發行版發行於1991年。

Python是純粹的自由軟件,源代碼和解釋器CPython遵GPL(GNUGeneralPublicLicense)協議。Python語法簡潔清晰,特色之一是強制用空白符(whitespace)作為語句縮進。

Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言,能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕鬆地聯結在一起。常見的一種應用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面),然後對其中有特別要求的部分,用更合適的語言改寫,比如3D遊戲中的圖形渲染模塊,性能要求特別高,就可以用C/C++重寫,而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題,某些可能不提供跨平台的實現。

python是什麼意思

Python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。python是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨着版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。

Python由Guido van Rossum於1989年底發明，第一個公開發行版發行於1991年。像Perl語言一樣，Python 源代碼同樣遵循 GPL(GNU General Public License)協議。

簡介：

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。

Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨着版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

Python是什麼

是計算機編程語言。

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。

Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨着版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

服務器

在你進行CGI編程前，確保您的Web服務器支持CGI及已經配置了CGI的處理程序。

所有的HTTP服務器執行CGI程序都保存在一個預先配置的目錄。這個目錄被稱為CGI目錄，並按照慣例，它被命名為/var/www/cgi-bin目錄。

CGI文件的擴展名為.cgi，python也可以使用.py擴展名。

默認情況下，Linux服務器配置運行的cgi-bin目錄中為/var/www。

如何理解 Python

簡單例子：

def foo():

print(‘i am foo’)

現在有一個新的需求，希望可以記錄下函數的執行日誌，於是在代碼中添加日誌代碼：

def foo():

print(‘i am foo’)

logging.info(“foo is running”)

bar()、bar2()也有類似的需求，怎麼做？再寫一個logging在bar函數里？這樣就造成大量雷同的代碼，為了減少重複寫代碼，我們可以這樣做，重新定義一個函數：專門處理日誌 ，日誌處理完之後再執行真正的業務代碼

def use_logging(func):

logging.warn(“%s is running” % func.__name__)

func()

def bar():

print(‘i am bar’)

use_logging(bar)

邏輯上不難理解， 但是這樣的話，我們每次都要將一個函數作為參數傳遞給use_logging函數。而且這種方式已經破壞了原有的代碼邏輯結構，之前執行業務邏輯時，執行運行bar()，但是現在不得不改成use_logging(bar)。那麼有沒有更好的方式的呢？當然有，答案就是裝飾器。

簡單裝飾器

def use_logging(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

logging.warn(“%s is running” % func.__name__)

return func(*args, **kwargs)

return wrapper

def bar():

print(‘i am bar’)

bar = use_logging(bar)

bar()

函數use_logging就是裝飾器，它把執行真正業務方法的func包裹在函數裏面，看起來像bar被use_logging裝飾了。在這個例子中，函數進入和退出時 ，被稱為一個橫切面(Aspect)，這種編程方式被稱為面向切面的編程(Aspect-Oriented Programming)。

@符號是裝飾器的語法糖，在定義函數的時候使用，避免再一次賦值操作

def use_logging(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

logging.warn(“%s is running” % func.__name__)

return func(*args)

return wrapper

@use_logging

def foo():

print(“i am foo”)

@use_logging

def bar():

print(“i am bar”)

bar()

如上所示，這樣我們就可以省去bar = use_logging(bar)這一句了，直接調用bar()即可得到想要的結果。如果我們有其他的類似函數，我們可以繼續調用裝飾器來修飾函數，而不用重複修改函數或者增加新的封裝。這樣，我們就提高了程序的可重複利用性，並增加了程序的可讀性。

裝飾器在Python使用如此方便都要歸因於Python的函數能像普通的對象一樣能作為參數傳遞給其他函數，可以被賦值給其他變量，可以作為返回值，可以被定義在另外一個函數內。

帶參數的裝飾器

裝飾器還有更大的靈活性，例如帶參數的裝飾器：在上面的裝飾器調用中，比如@use_logging，該裝飾器唯一的參數就是執行業務的函數。裝飾器的語法允許我們在調用時，提供其它參數，比如@decorator(a)。這樣，就為裝飾器的編寫和使用提供了更大的靈活性。

def use_logging(level):

def decorator(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

if level == “warn”:

logging.warn(“%s is running” % func.__name__)

return func(*args)

return wrapper

return decorator

@use_logging(level=”warn”)

def foo(name=’foo’):

print(“i am %s” % name)

foo()

上面的use_logging是允許帶參數的裝飾器。它實際上是對原有裝飾器的一個函數封裝，並返回一個裝飾器。我們可以將它理解為一個含有參數的閉包。當我 們使用@use_logging(level=”warn”)調用的時候，Python能夠發現這一層的封裝，並把參數傳遞到裝飾器的環境中。

類裝飾器

再來看看類裝飾器，相比函數裝飾器，類裝飾器具有靈活度大、高內聚、封裝性等優點。使用類裝飾器還可以依靠類內部的\_\_call\_\_方法，當使用 @ 形式將裝飾器附加到函數上時，就會調用此方法。

class Foo(object):

def __init__(self, func):

self._func = func

def __call__(self):

print (‘class decorator runing’)

self._func()

print (‘class decorator ending’)

@Foo

def bar():

print (‘bar’)

bar()

functools.wraps

使用裝飾器極大地復用了代碼，但是他有一個缺點就是原函數的元信息不見了，比如函數的docstring、__name__、參數列表，先看例子：

裝飾器

def logged(func):

def with_logging(*args, **kwargs):

print func.__name__ + ” was called”

return func(*args, **kwargs)

return with_logging

函數

@logged

def f(x):

“””does some math”””

return x + x * x

該函數完成等價於：

def f(x):

“””does some math”””

return x + x * x

f = logged(f)

不難發現，函數f被with_logging取代了，當然它的docstring，__name__就是變成了with_logging函數的信息了。

print f.__name__ # prints ‘with_logging’

print f.__doc__ # prints None

這個問題就比較嚴重的，好在我們有functools.wraps，wraps本身也是一個裝飾器，它能把原函數的元信息拷貝到裝飾器函數中，這使得裝飾器函數也有和原函數一樣的元信息了。

from functools import wraps

def logged(func):

@wraps(func)

def with_logging(*args, **kwargs):

print func.__name__ + ” was called”

return func(*args, **kwargs)

return with_logging

@logged

def f(x):

“””does some math”””

return x + x * x

print f.__name__ # prints ‘f’

print f.__doc__ # prints ‘does some math’

內置裝飾器

@staticmathod、@classmethod、@property

裝飾器的順序

@a

@b

@c

def f ():

等效於

f = a(b(c(f)))

python是什麼

簡單來說，Python是一種面向對象的解釋型計算機編程原因，由荷蘭人GuidovanRossum於1989年發明。Python通常應用在各種領域，是一種通用性語言，無論網站、遊戲開發、機械人、人工智能、大數據還是雲計算都可以用到Python原因。

Python具有很多庫，很方便做人工智能，比如說numpy,scipy做數值計算的，sklearn做機器學習的，pybrain做神經網絡的，matplotlib將數據可視化的;正因為具有這些，讓Python成為了人工智能領域主流語言，得到廣泛的支持和應用。

而且懂Python的人都知道，Python的語法是非常簡單清晰的，入門門檻較低，對於初學者來說十分友好，很容易掌握。Python還是一門面向中小學生的編程語言，被稱為膠水原因，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕鬆地聯結在一起。

使用Python可以快速生成程序的原型，對其中有要求的部分，用合適的語言進行改寫，比如說3D遊戲中的圖形渲染模塊，就可以利用其它語言進行改寫，然後封裝為Python可調用的擴展類庫。

python是如何被解釋的？

Python 是一種解釋性語言，它的源代碼可以直接運行。Python 解釋器會將源代碼轉換成中間語言，之後再翻譯成機器碼再執行。想要了解相關內容可以看黑馬程序員的公開課。我看了很多公開課，憑良心說，黑馬的是最有深度的，不至於白聽一節理論。

並且他們的社區和視頻庫，都有很多很豐富的內容不管是小白還是進階，都值得看看。官網對話框也可以直接領取課程大綱。